Googleは、機械学習をより簡単にする新しいクラウドサービス「Cloud AutoML」を発表した。
トム・クレイジット著
Google は、高価な機械学習チームを雇用することなく、高度な機械学習技術を自社のアプリで利用したいクラウド顧客に提供する方法を見つけました。
この新しいサービス群は「Cloud AutoML」と呼ばれ、Googleは水曜日の後半に、一部のユーザー向けにこのサービスを公開する準備が整ったことを発表する予定です。Cloud AutoMLは、たとえ少量であっても、顧客データを使用して、そのデータに最適な機械学習モデルを自動的に生成し、結果を生成します。
「Google Cloud AI における私たちの目標は、参入障壁を下げ、できるだけ多くの開発者、研究者、企業のコミュニティに AI を提供することです」と、Google Cloud AI の主任科学者であり、スタンフォード人工知能研究所所長のフェイフェイ・リー氏は、AutoML の概要を説明する火曜日の記者会見で述べた。
機械学習の専門家を雇用していない限り、これらの技術を用いてデータセットに適した学習モデルを構築することは極めて困難です。しかも、そのような人材の採用は容易ではありません。現在、AI専門家の需要は桁外れに高く、そうした職務を遂行できる有能な人材は比較的少ないため、機械学習の人材は大手プラットフォーム企業に偏って集中しています。
水曜日にリリースされたサービスの最初のバージョンであるCloud AutoML Visionでは、比較的シンプルなドロップダウンメニューから画像データをアップロードし、そのデータの説明やラベルを入力できます。Cloud AIの研究開発責任者であるJia Li氏によると、AutoML Visionのポイントは、学習のための学習や転移学習といったよく知られながらも複雑な手法を用いて、そのデータに基づいて機械学習モデルを自動的にトレーニングすることです。
Cloud AutoML Visionは、正しくラベル付けされた画像セットをユーザーが検討する際に、画像データベース内のラベル付けされていない画像を識別するのに役立ちます。Jia Li氏によると、場合によっては数十枚の画像をアップロードするだけで済む可能性があり、これはAIのアクセシビリティに関するもう一つの大きな問題を回避できるとのことです。ほとんどのモデルを正確にトレーニングするために必要な大規模なデータセットは、大手テクノロジープラットフォーム企業以外には存在しません。
Googleは、Cloud AutoMLの結果は他の「汎用ML API」よりも正確だと述べたが、詳細については明らかにしなかった。小売業やヘルスケア企業は、製品の自動分類や非常に具体的な画像の検索にCloud AutoMLをテストしていると、Google Cloud AIの人工知能担当シニアディレクターは述べた。
クラウドコンピューティング市場において、ライバルであるAmazon Web Services（AWS）とMicrosoftに目を付け、GoogleはAI研究を大手企業に対する競争優位性として重視してきました。AWSはre:Invent 2017で「Sagemaker」という使いやすい機械学習サービスを発表しましたが、両サービスの間にどの程度の重複があるかは明確ではありません。
Cloud AutoML を使用するには Google のサイトで申請する必要があるが、より広範な利用可能環境と他の Cloud AutoML サービスも登場する予定だと Google は述べている。
